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  • ML第2周学习小结2022-04-17 10:32:15

    本周收获 总结一下本周学习内容: 1、复习了Numpy的一些基础操作,主要是利用numpy来对ndarray数组进行操作

  • pandas处理excel总结2022-04-15 18:02:50

    总结要点 读取步骤 name_='增值税系统' dir_ ="C:/Users/bob11/Desktop/数据项整理/数据项/%s.xlsx"%name_ df1=pd.read_excel(dir_,skiprows=0,sheet_name=None) # sheet_name=None 用于读取所有sheet页 文件地址采用/,可以避免\需要用r来标注字符串,读取excel时添加参数sheet_na

  • 将 Pandas DataFrame 列转换为列表2022-04-15 14:01:39

    方法一:使用 tolist() /to_list()方法将 Dataframe 列转换为列表; import pandas as pd df=pd.DataFrame([ ['James', '1/1/2014', '1000'], ['Michelina', '2/1/2014', '12000'], ['

  • python pandas excel一列形成列表2022-04-15 07:01:00

    import pandas as pd import csv,sys,time,os def excel_one_line_to_list(file,m=1): df=pd.read_excel(file,usecols=[1],names=None)#读取项目名称不要列名 #n=df.shape[0]#[0]总行数,[1]总列数 df_li=df.values.tolist() result=[] for s_li in df_li:

  • 安装 D2l 报错 全网最新解决方式2022-04-14 02:02:57

    报错\moments       copying pandas\tests\window\moments\test_moments_rolling_apply.py -> build\lib.win-amd64-cpython-310\pandas\tests\window\moments       copying pandas\tests\window\moments\test_moments_rolling_functions.py -> build\lib

  • pandas深入浅出2.5 Pandas生成数据2022-04-12 11:31:16

    今后我们处理的数据基本上是Pandas的DataFrame和Series,其中DataFrame是Series的容器,所以需要掌握数据生成方法。现在我们学习如何制造一些简单数据放入DataFrame和Series,后面会单独讲解如何从文件(如Excel)中读取和生成数据。 2.5.1 导入Pandas   我们在使用Pandas时,另名为pd。num

  • 构建第一个模型:KNN算法(Iris_dataset)2022-04-10 16:32:21

    利用鸢尾花数据集完成一个简单的机器学习应用~万丈高楼平地起,虽然很基础,但是还是跟着书敲了一遍代码。 一、模型构建流程 1、获取数据 本次实验的Iris数据集来自skicit-learn的datasets模块 from sklearn.datasets import load_iris iris_dataset = load_iris() 查看一下数据

  • Python pandas concat 连接时指定索引顺序2022-04-07 11:34:03

    Python pandas concat 连接时指定索引顺序 一些旧的教材上,在使用concat连接时,使用join_axes参数指定顺序,但这已经过时了,因为报错。 >>> import pandas as pd >>> >>> one = pd.DataFrame([[0, 1], [2, 3]], columns=list('ab')) >>> two = pd.DataFrame([[10, 11], [

  • pandas dataframe遍历时数据类型为float无法遍历2022-04-04 12:34:16

    报错:TypeError: 'float' object is not subscriptable       https://www.delftstack.com/zh/howto/python-pandas/how-to-convert-float-to-int-in-pandas-dataframe/   转化为int之后,再用列表填充,遍历列表 k2 = pd.to_numeric(stock_a_all_pb_df.values[-1, 1:], downcast='

  • Python学习笔记:LGB/XGB/CatBoost之安装2022-04-04 00:33:24

    一、安装 1.lightgbm pip install lightgbm 2.xgboost pip install xgboost pip install xgboost -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple # 指定清华镜像 第一次直接安装,因为网络问题,没安装上。 换成国内清华镜像解决。 3.catboost pip install catboost -i https://pypi

  • 关于一些pandas和numpy还有一些库函数的小结(持续更新)2022-04-03 19:33:30

      1.关于sum函数:sum(-1)、sum(1)、sum(0):   功能: 求行列之和  参数:  axis:需要排序的维度  返回值: 输出计算后的数组 2.np.argsort(a):   功能: 将矩阵a按照axis从小到大排序,并返回排序后的下标  参数: a:输入矩阵, axis:需要排序的维度  返回值: 输出排序后的下

  • pd.excelwriter参数option encoding2022-04-03 08:31:21

    实际上,有一种方法可以通过向ExcelWriter传递参数来强制使用utf8编码 ew = pandas.ExcelWriter('test.xlsx',options={'encoding':'utf-8'}) sampleList = ['Miño', '1', '2', 'señora'] dataframe = pandas.DataFrame(sampl

  • notes2022-04-02 18:35:46

      """ #Lambda表达式(lambda expression) 是一个匿名函数,Lambda表达式基于数学#λ演算得名,直接对应于其中的lambda抽象(lambda abstraction),是一个匿名函数,#即没有函数名的函数。Lambda表达式可以表示闭包。 #函数返回值表达式语句#利用Lambda函数 [然后这个是逆序]li=[{"age":20,"

  • 盘点一道Pandas中分组聚合groupby()函数用法的基础题2022-03-31 16:31:12

    大家好,我是皮皮。 一、前言 前几天在Python最强王者交流群有个叫【Chloé】的粉丝问了一个关于Pandas中groupby函数的问题,这里拿出来给大家分享下,一起学习。 这个粉丝在法国留学,所以提问是英文的,当然了英文看上去也不难,有点二级英文基础,也看得懂,实在不行,在线翻译一下也问题不大了

  • Python数据分析----Pandas2022-03-30 22:35:30

    Python数据分析----Pandas 目录Python数据分析----Pandas1、Pandas-Series2、Pandas-Dataframe3、文件读取 pandas提供了使我们能够快速便捷地处理结构化数据的大量数据结构和函数 . pandas兼具NumPy高性能的数组计算功能以及电子表格和关系型数据库灵活的数据处理功能 . 对于金

  • 每日随笔2022-03-30 08:32:54

    今天使用pandas进行数据处理,由于刚入门pandans,对其中的部分操作并不是特别的熟悉,也给自己造成了不少的困扰。 当然其方便的功能与spark相比还是有很大的优势,我也感觉十分的方便。 首先是对其中mean(),describe(),sum(),count()的使用,这些函数都是对于DataFrame数据进行处理的便利函

  • pandas 相关2022-03-27 12:33:09

    import pandas as pd from pathlib import Path filepath = Path("F:/18017397275/py/pd/") #偏历目录 包括子目录 for file in filepath.rglob('*.xlsx'): print(file) print('接下来只查询本目录下文件=====================') ##偏历当前目录 不包括子目录 for file in

  • pandas常用函数2022-03-25 13:02:45

    temp = temp[temp[col].isnull()] abnormal_index = temp.index.tolist() df.loc[abnormal_index,"abnormal_flag"] = 1 df.loc[:, col].diff() df["diff"].rolling(window=window - 1).sum() df.drop(["diff", "roll"], axis=1,

  • Python之pandas模块2022-03-21 11:05:09

    只保留需要的列: df = df[['列1', '列2', '列3']] 新增一列: df1['列名']=['行1值','行2值','行3值','行4值'] # 增加列的元素个数要跟原数据列的个数一样 指定位置新增一列: col_name=df1.columns.tolist() # 将数据框的列名全部提取出

  • ES6之Module模块与Babel编译2022-03-20 23:33:42

    一、Module模块 示例:pandas 是基于NumPy 的一种工具,该工具是为了解决数据分析任务而创建的。 1.Module是什么 2.Module的基本用法 3.export default和对应的import 二、Babel与webpack 1.Babel是什么 2.Babel的使用方式 3.使用Babel前的准备工作 4.使用Babel编译ES6代码 5.Webpa

  • pandas实现筛选功能方式2022-03-20 09:33:06

    1 筛选出数据的指定几行数据 data=df.loc[2:5] #这里的[2:5]表示第3行到第5行内容,[]第一个起始是0,表示数据的第一行 2 筛选出数据某列为某值的所有数据记录   data = df[(df['列名1']== ‘列值1’)] # 多条件匹配时 data_many=df[(df['列名1']== ‘列值1’)&(df['列名2']=

  • Pandas_stack和pivot实现数据透视2022-03-08 17:01:41

    """ 将列式数据变成二维交叉形式,便于分析,叫做重塑或者透视 1)经过统计得到多维度指标数据 2)使用unstack实现数据二维透视 3)使用pivot简化透视 4)stack,unstack,pivot的语法 """ import pandas as pd import numpy as np df = pd.read_csv( 'data/ratings.csv', sep=','

  • 用pandas将多个excel文件合并成一个大表2022-03-08 17:00:55

    1 import os 2 import pandas as pd 3 path = r'C:\Users\Administrator\Desktop\合并' 4 df_list =[] 5 for filename in os.listdir(path): 6 if filename[0] == '~': 7 continue 8 a = os.path.join(path, filename) 9

  • pandas行专列数据塑型与长宽转换2022-03-06 22:35:22

    行专列数据塑型与长宽转换 import pandas as pd df = pd.read_clipboard(sep='\t') df.head() df_v2 = pd.melt(df, id_vars=["地 区"], var_name="年份", value_name="人口") df_v2 ##保存到本地 path = r"C:\Us

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